クリス・ウッド氏が警告：誤投資のリスクがAIトレードの終焉を招く可能性

人工知能（AI）への支出が止まることなく急増する中、ウォール街で最も経験豊富なストラテジストの一人が重大な警告を発している。ジェフェリーズのグローバル株式戦略責任者であるクリス・ウッド氏は、AIブームの終焉は需要不足によってではなく、目前に迫る収益性の危機によって引き起こされるだろうと示唆している。

過剰供給よりも深刻な「誤投資」の脅威

通常、突然の在庫過剰や供給ショックによって崩壊する従来の半導体サイクルとは異なり、ウッド氏は、AIトレードは「誤投資（malinvestment）」という独自の構造的リスクに直面していると主張する。同氏によれば、AIブームの「終局（endgame）」は、ハイパースケーラーや主要なAI研究所が、現在行っている巨額の設備投資（capex）に対して十分なリターンを生み出せないと悟った時に引き起こされると考えている。

ウッド氏は、Nvidiaのような企業がOpenAIのような組織に資金を提供し、その資金がさらにNvidiaのチップを購入するために使われるという、潜在的に不安定なフィードバックループを指摘している。このサイクルは急速な成長を促進する一方で、楽観的な収益化の仮定に大きく依存している。もし投資家がAIスタックの長期的な収益の見通しに疑問を抱き始めれば、この循環的な資金調達モデルは急激に瓦解する可能性がある。

巨額の設備投資とメモリ大手の台頭

現在の投資規模は前例のないものだ。ウッド氏は、現在進行中のインフラ構築を、自身がこれまで目にしてきた中で「最も劇的な設備投資サイクル」であると表現している。その代表例がTSMCであり、同社は2026年の設備投資ガイダンスを約560億ドルに引き上げた。また、富邦証券（Fubon Research）の予測では、2027年までに650億〜700億ドルに達する可能性があるという。この急増は台湾経済を大きく押し上げており、2026年第1四半期の実質GDP成長率は前年同期比14.55%に達した。

興味深いことに、ソフトウェアやモデルのレイヤーがリスクに直面している一方で、業界の「つるはしとシャベル（インフラ供給側）」、具体的にはメモリサプライヤーは構造的な恩恵を受けている。ウッド氏は、効率の向上がかえって総消費量を増大させる「ジェボンズのパラドックス」を指摘している。これにより、DRAMやメモリは周辺的なコンポーネントから、AI生産性の核となるエンジンへと変貌を遂げた。Micronのような主要プレーヤーは、すでに長期的な優位性を確保しており、DRAMの20%、NANDの3分の1をカバーする16の戦略的契約を結んでいる。

AIモデルのコモディティ化

西洋のAIプロバイダーにとって大きな逆風となっているのが、大規模言語モデル（LLM）の急速なコモディティ化だ。ウッド氏は、特に効率的な中国製モデルの台頭により、高性能モデルのコストが急落していると指摘している。

OpenRouterのデータは、大規模な変化を明らかにしている。6月下旬、中国のトップAIモデルが処理したトークン数は21.37兆に達し、4月の4.37兆から大幅に増加した。この量は、米国のトップモデルが処理した5.76兆トークンを大きく上回っている。Z.aiのGLM-5.2のようなモデルが、西洋のプレミアムプロバイダーとほぼ同等の性能をわずか4分の1のコストで提供するようになると、「プレミアム」なAIサービスの経済性に対する圧力は高まり続けるだろう。

主なポイント

• 核心的なリスク： AIトレードの終焉は、従来のチップの過剰供給よりも、「誤投資」の認識と資本に対するリターンの低迷によって引き起こされる可能性が高い。
• メモリの強靭性： AIソフトウェアがコモディティ化に直面する一方で、メモリメーカー（DRAM/NAND）は構造的な価格決定権と長期契約の安定性を獲得している。
• フィードバックループ： チップメーカーがAI研究所に資金提供を行うという循環的な関係は、投資家心理の変化に非常に敏感であるため、投資家はこのサイクルを注視すべきである。